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使用深度学习技术生成的乌尔都诗歌
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内容提要
该研究提出了一种新颖的神经模型，用于生成现代法语诗歌。该模型由两个预训练的神经模型组成，经过微调以进行诗歌生成任务。评估结果表明，该模型能够成功地生成法语诗歌，输出诗歌的典型性和情感得分最低为3.57分，可读性得分最高为3.79分。
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关键要点
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该研究提出了一种新颖的神经模型，用于生成现代法语诗歌。
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模型由两个预训练的神经模型组成，经过微调以进行诗歌生成任务。
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编码器基于 RoBERTa，解码器基于 GPT-2，结合了两者的优点。
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评估结果显示，该模型成功生成法语诗歌。
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输出诗歌的典型性和情感得分最低为 3.57 分，可读性得分最高为 3.79 分。
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